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AI时代的管理者:带团队跑通AI落地全流程 (英文课程中文字幕)

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资源介绍

视频数量:42个 总时长:3小时24分 课程介绍: AI时代的管理者:带团队跑通AI落地全流程 周一早上九点,你把公司新采购的AI工具账号发到了团队群里。三周过去了,打开后台一看——使用率不到15%。你心里清楚,问题不是工具不好用,而是没人真的把AI嵌进日常工作里。技术部门说"工具已经给到团队了",业务部门说"等上面出个方案",而你夹在中间,成了那个需要拍板、却最没有技术背景的人。 这不是个别现象。这门课的讲师把它叫做"赋能幻觉"——组织以为把工具发下去就完成了变革,可真正的变化从来没有发生在工具上,而是发生在管理者与团队之间的每一次对话、每一个流程改造里。 《AI原生管理者》这门课,做的就是把这件事拆开来讲透。它一共42讲,总时长三个半小时,结构非常清晰:前六节教你把AI真正嵌入业务流程的技术模式,后两节教你如何带着人一起走过这段转型路。两根支柱,缺一根都不行。 一、五种AI模式:从理解上下文到构建多智能体系统 课程的技术部分不是教你写代码,而是教你理解AI能做什么、怎么用、用在哪。 第一节叫"上下文工程",解决的是最基础也最常被忽略的问题:怎么让AI真正听懂你的业务。你可能有过这样的体验——让AI写个东西,它写得又快又漂亮,但跟你的实际场景完全对不上。原因往往不是AI不够聪明,而是你给它的上下文太少、太模糊。这一节会带你学会如何系统性地给AI喂信息,让它的输出从"看起来不错"变成"直接能用"。 第二节讲的是MCP连接器,也就是让AI安全地接入你现有的工具系统。邮件、日历、文档、项目管理工具——AI要真正帮你干活,就不能只在一个对话框里表演,它得能"伸手"去拿数据、去操作软件。MCP做的就是这件事。 第三节是智能体技能。这一节解决了一个很现实的痛点:你每周都要花半小时拼凑上周的信息、给团队写周报,步骤完全一样,但每次都得从头来。智能体技能就是把这套操作"安装"到AI的脑子里,下次你说一个触发词,它自己就能跑完全流程。 第四节是多智能体系统。当一个AI任务太复杂、需要分步协作的时候,你不能只靠一个AI干到底。这一节讲的是怎么让多个AI分工合作,各自负责一摊事,最后把结果拼起来。 第五节是AI原生开发。这一节站位更高,看的是企业层面如何围绕AI重新设计业务流程,而不仅仅是把AI塞进旧流程里。 每一节都配有提示词文档,你可以直接拿去试,也有"企业全景视角"的分析,告诉你这些技术在组织里落地时会遇到什么坑。 二、对话框架:管理者真正需要练的内功 技术模式讲完了,但课没有停在这里——因为光有工具没用,你得能让团队愿意用、知道怎么用。 第七节是整门课最厚的部分,主题叫"领导AI落地中的人"。课程引入了四种沟通框架:非暴力沟通(NVC)、OARS(开放式提问、肯定倾听、复述总结、总结归纳)、DESC(描述、表达、指定、后果)、GROW(目标、现实、选择、意愿)。这些都是教练和心理咨询领域成熟的方法,被直接搬到了管理场景里。 这一节的练习方式很特别:你会被安排"见"五个风格各异的团队成员——Karen、Tom、Lisa、Alex、Mike,每个人对AI的态度都不一样,有人焦虑,有人怀疑,有人已经在偷偷摸索。课程会给你具体的对话场景,比如Karen向你表达"我觉得AI会让我失业",或者Tom拒绝使用新工具。你要先看一段"前情",然后在脑子里或者纸上想你会怎么回应,接着看课程里给出的示范回应和拆解。 一共七轮角色扮演练习,从单一框架的应用到多个框架的组合使用,一轮比一轮复杂。这种练法的好处是,你不只是"知道了"这些技巧,而是真的在面对具体的人、具体的话,训练自己开口的能力。 三、工作流发现:把对话变成可落地的行动 第八节是最后一节,讲的是"工作流发现"方法。这一节把前面学的所有东西串起来:你会跟着课程,用学到的沟通框架去跟团队成员一对一谈话,弄明白每个人目前的工作里哪些环节可以被AI替代或增强,然后梳理出每个人在AI协作中的新角色。 三段角色扮演分别对应不同复杂度的员工,从容易沟通的到比较抗拒的,让你逐步练出在真实场景里推动变革的能力。最后一讲是"毕业",帮你把整个学习路径收拢起来。 这门课适合谁? 它不是给AI工程师的,技术部分浅显到产品经理和业务管理者都能跟上。它也不是给纯管理者的,第七八节的沟通框架比很多教练认证课讲得还细。它最适合的,是那些已经感受到压力、但又不知道从哪里下手的中间层管理者——上面要求推动AI落地,下面的人要么不用要么不会用,而你需要在不增加人手的情况下让团队产出翻倍。 如果你是创业公司的负责人,想带着小团队快速跑通AI协作;如果你是大企业的中层,正在被"数字化转型"压得喘不过气;又或者你是HR或培训负责人,想给管理者团队搞一套系统性的AI领导力培训——这门课都能给你一个能落地的方法论,而不是又一个"AI将改变一切"的PPT。 学完这门课,你不会变成AI专家,但你会成为一个能让AI真正在团队里跑起来的那个关键人。而这个角色,在未来几年,会越来越稀缺。